С увеличением количества инструментов для работы с большими данными, доступных на рынке, а также с увеличением объема генерируемых данных с каждым днем, все больше компаний приходят к выводу, что правильные инструменты машинного обучения просто необходимы. Помимо выбора правильного инструмента для ежедневных операций, важно понимать, как машинное обучение может помочь в различных аспектах бизнеса. Например, машинное обучение помогает, когда речь идет об инструментах управления информацией о безопасности и событиями (SIEM), поскольку они идут рука об руку с программным обеспечением машинного обучения.
Созданные для того, чтобы помочь бизнес-аналитикам обнаруживать, расследовать и реагировать на угрозы безопасности в режиме реального времени, инструменты SIEM обеспечивают бесперебойную работу вашего бизнеса. Учитывая это и чтобы помочь вам выбрать правильное программное обеспечение, я составил список лучших инструментов машинного обучения, доступных в настоящее время. Эти инструменты разработаны для удовлетворения потребностей различных предприятий, что позволит вам выбрать тот, который подходит именно вам. Давайте начнем.
Лучшие программы для машинного обучения
Ниже приведен список лучших программ машинного обучения для предприятий любого размера.
Cnvrg.io
Лучшее в целом для моделей машинного обучения.
Cnvrg предоставляет вам все необходимое для построения, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Полнофункциональная операционная система машинного обучения позволяет легко начать работу с машинным обучением. У вас есть возможность выбрать оптимальную инфраструктуру в зависимости от задачи, над которой вы работаете — будь то развертывание моделей в облаке или в локальной среде. Вы также можете комбинировать и сочетать инфраструктуру, что делает ее идеальным выбором для предприятий любого размера. Вы также можете подключить системы хранения и обработки данных для более быстрого и простого обучения ваших моделей. Если вы хотите максимально повысить производительность рабочих нагрузок и получить максимальную отдачу от ваших данных, cnvrg — отличный выбор.
Ключевые особенности:
- Гибридные и мультиоблачные решения позволяют использовать лучшее из двух миров.
- Интеграция с большим количеством другого программного обеспечения для еще более удобной работы
- Унификация кода для упрощения его использования и понимания
- Объединение ресурсов компьютера для максимального использования данных
При наличии бесплатной версии для сообщества ценовые планы выглядят следующим образом:
Starter: $249 в месяц
Advanced: $349 в месяц
Pro: свяжитесь с ними для получения индивидуального плана
KNIME
Лучше всего подходит для импорта данных третьих лиц.
KNIME имеет расширения для глубокого обучения, что делает его идеальным для предприятий, которые хотят погрузиться в глубокое обучение. Он также имеет широкий спектр коннекторов, позволяющих импортировать данные из различных источников. Это позволяет пользователям редактировать, обучать, выполнять и развертывать модели всего за несколько кликов. Интеграция TensorFlow открывает двери в глубокое обучение, позволяя использовать предварительно обученные модели или создавать свои собственные. Подробная документация — отличный выбор для предприятий, которые хотят начать работу с машинным обучением.
Ключевые особенности:
- Пользователи могут создавать сети глубокого обучения для обучения на пользовательских наборах данных с помощью узлов слоя Keras.
- Предварительно обученные модели могут быть использованы для немедленного начала работы.
- Также возможно управление правами доступа к общим рабочим процессам, так что разные пользователи могут иметь различные уровни доступа.
- Автоматизация задач с помощью рабочих процессов позволяет повторять одну и ту же работу несколько раз, не делая ее вручную.
- Создание и развертывание управляемой аналитики гарантирует, что пользователь получит максимальную отдачу от своих данных.
Вам придется связаться с их отделом продаж, чтобы получить предложение для вашей компании.
Keras.io
Лучший по простоте и быстроте в глубоком обучении.
Keras считается простым, но гибким и мощным инструментом для глубокого обучения. Если вы хотите проводить итерации с высокой скоростью, возможно, этот набор инструментов вам подходит. Возможность запускать новые эксперименты так быстро, как вы можете их закодировать, делает его идеальным для предприятий, которые не хотят терять время. Построенный на базе TensorFlow 2, он предоставляет промышленные алгоритмы глубокого обучения, которые могут масштабироваться на несколько GPU или CPU. Вы также можете развернуть модели в любом месте, благодаря возможности полного развертывания. Это делает его идеальным для предприятий, которые хотят запускать свои модели непосредственно в браузере или даже на Android, iOS и других устройствах. Благодаря обширной экосистеме научных организаций, использующих Keras, вы можете быть уверены, что поддержка будет оказана, когда она вам понадобится.
Ключевые особенности:
- Keras вызывает большой интерес в промышленности и исследовательском сообществе, а это значит, что вы всегда сможете найти кого-то, кто поможет, когда вам это понадобится.
- Keras обеспечивает отличную поддержку нескольких графических процессоров, чтобы вы могли быстрее обучать свои модели.
- С легкостью превращайте ML-модели в продукты, используя Keras API для их развертывания самыми разными способами.
- Keras обеспечивает низкоуровневую гибкость для реализации любой исследовательской концепции, но при этом вы можете использовать его обширный набор функций для увеличения количества проводимых экспериментов.
Цена: Keras — это Python-библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, которая является бесплатной для использования.
Anaconda
Лучшая для масштабирования машинного обучения.
Компания Anaconda предлагает технологии науки о данных предприятиям любого размера. Обеспечивая конкурентное преимущество благодаря машинному обучению, предиктивной аналитике и инженерии данных, Anaconda может масштабироваться для удовлетворения потребностей любого бизнеса. Anaconda также предлагает широкий спектр функций, которые можно использовать для повышения производительности и совместной работы. Вы можете работать с пакетами и библиотеками с открытым исходным кодом, что дает вам свободу в использовании лучших инструментов для работы. Созданная специалистами по анализу данных для других специалистов, она поможет вашему бизнесу получить максимальную отдачу от машинного обучения при решении таких задач, как подготовка данных, моделирование, оптимизация и многое другое.
Ключевые особенности:
- Повысьте уровень своей науки о данных, используя широкий спектр библиотек и инструментов глубокого обучения.
- Используйте глубокие нейронные сети, чтобы превзойти традиционные методы машинного обучения.
- Внедряйте предиктивную аналитику и инженерию данных, чтобы получить преимущество перед конкурентами.
- Поручите управление вашей стратегией работы с данными, чтобы получить максимальную отдачу от процесса.
Свяжитесь с командой Anaconda, чтобы узнать цену.
H2O.ai
Лучшее решение для облачного машинного обучения.
H2O предоставляет облачную платформу AI Cloud Platform, которую компании могут использовать для получения максимальной отдачи от машинного обучения. Обладая широким набором функций, она идеально подходит для компаний, которые хотят начать работу с машинным обучением, не беспокоясь об инфраструктуре. Поскольку H2O используют более 20 000 международных организаций, вы можете быть уверены, что находитесь в хорошей компании. Он также обладает широким набором функций, которые можно использовать для повышения производительности и сотрудничества. Если вы хотите поддерживать должный уровень прозрачности, скорости и точности в вашей команде, H2O — идеальный инструмент.
Ключевые особенности:
- Оптимизируйте мониторинг производительности, машинное обучение и многое другое с помощью платформы, созданной для совместной работы.
- Предоставьте конечным пользователям инновационные инструменты самообслуживания для подготовки данных и моделирования.
Магазин приложений AI AppStore предлагает ряд популярных алгоритмов машинного обучения. Это означает, что вы сможете быстро приступить к работе, имея в своем распоряжении необходимые инструменты.
Испытайте H2O AI Cloud с помощью 90-дневной бесплатной пробной версии.
Google Cloud AI Platform
Лучшая для использования различных языков с открытым исходным кодом.
Google Cloud AI Platform предоставляет все инструменты, необходимые для начала машинного обучения. Если в вашей команде есть специалисты по работе с данными, разработчики, инженеры или бизнес-пользователи, у Google найдется решение, соответствующее вашим потребностям. На платформе можно использовать широкий спектр языков и инструментов с открытым исходным кодом, поэтому вы не ограничены в возможностях. С помощью Google Cloud AI Platform вы сможете легко довести свои идеи от прототипа до производства и получить максимальную отдачу от машинного обучения. Кроме того, когда речь идет о масштабировании, никто не может превзойти Google. Благодаря возможности обработки больших объемов данных вы можете быть уверены, что ваше машинное обучение не отстает от ваших потребностей. Различные возможности настройки позволяют легко настроить платформу в соответствии с вашими потребностями.
Ключевые особенности:
- Служба прогнозирования позволяет развертывать обученные модели в облаке для пакетного или онлайн-прогнозирования.
- Быстрое обучение и развертывание моделей с помощью управляемых сервисов и API.
- Масштабирование для легкой обработки больших объемов данных.
- Используйте широкий спектр языков и инструментов с открытым исходным кодом на платформе.
- Предоставьте свои данные и позвольте платформе AI Platform позаботиться об инфраструктуре для вас.
Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с прейскурантом цен Google Cloud.
Azure Machine Learning
Лучшее решение для увеличения времени создания стоимости.
Azure Machine Learning создан для специалистов по анализу данных, которые хотят быстро и уверенно создавать, тестировать и внедрять модели машинного обучения. Время получения выгоды очень важно, и Azure Machine Learning обеспечивает это благодаря широкому спектру функций, которые помогут вам быстро приступить к работе. Вам не нужно быть экспертом в области машинного обучения, чтобы начать работу — Azure Machine Learning позаботится об инфраструктуре за вас. Сосредоточившись на безопасности и управлении, Azure Machine Learning гарантирует, что вы можете доверить платформе свои данные. Благодаря возможности использовать опыт разработки студий для обучения моделей, которые можно использовать как в облаке, так и в локальной сети, Azure Machine Learning — отличный выбор для тех, кто хочет иметь максимальную гибкость.
Ключевые особенности:
- Внедрение в масштабе путем развертывания в облаке или на локальных площадках.
- Надежные решения со встроенной системой безопасности и управления.
- Используйте интерпретируемость моделей для диагностики проблем и улучшения результатов.
- Система машинного обучения поддерживает широкий спектр языков.
- Автоматизируйте итеративные задачи с помощью соответствующих скриптов, чтобы сосредоточиться на модели.
Вы можете попробовать Azure бесплатно или запросить цену для начала работы. Другие программы машинного обучения, не упомянутые в этой статье, включают Apache Spark, Hadoop, Project Jupyter, Apache Mahout, Matlab и Scikit-learn.
Что такое программное обеспечение для машинного обучения?
Программные средства машинного обучения помогают создавать и внедрять модели машинного обучения. Эти модели используют искусственный интеллект (ИИ) для прогнозирования будущих событий, тенденций и взаимосвязей. Модели машинного обучения можно использовать в различных целях, например, для улучшения качества обслуживания клиентов, выявления мошенничества или прогнозирования цен на акции. Лучшие программные инструменты машинного обучения обладают широким набором функций и просты в использовании. Они также обеспечивают хороший уровень производительности и надежности.
Мысли перед выбором программного обеспечения для машинного обучения
Хотя на рынке доступны тонны инструментов машинного обучения, не все они созданы одинаковыми. Прежде чем выбрать инструмент машинного обучения, необходимо учесть следующие факторы:
Уровень знаний, необходимый для использования инструмента
Простота использования инструмента может варьироваться в зависимости от того, насколько легко им пользоваться. Некоторые инструменты имеют крутую кривую обучения и могут быть сложными в освоении. Другие более удобны для пользователя и просты для понимания. Хотя некоторые инструменты могут использоваться новичками, большинство инструментов машинного обучения требуют определенного опыта. Если вы новичок, важно выбрать инструмент с хорошей поддержкой и учебными пособиями, чтобы получить помощь в случае необходимости. Если вы эксперт, ищите инструмент, который предлагает широкий спектр функций и позволяет создавать сложные модели.
Типы моделей, которые можно создать с помощью инструмента
Не все инструменты машинного обучения позволяют создавать все виды моделей машинного обучения. Некоторые инструменты ориентированы на создание конкретных моделей, таких как модели глубокого обучения или регрессионные модели. Выбор подходящей платформы машинного обучения зависит от типа моделей, которые вы хотите создать.
Производительность и надежность инструмента
Инструменты машинного обучения могут различаться по производительности и надежности. Некоторые инструменты быстрее и надежнее других. Важно выбрать инструмент, который имеет хорошую репутацию и обеспечивает хорошую производительность.
Уровень поддержки, доступный для инструмента
Лучшие инструменты машинного обучения могут различаться по уровню доступной поддержки. Некоторые инструменты имеют хороший уровень поддержки, а другие — нет. Выбирая инструмент с хорошей службой поддержки, важно получить помощь в случае необходимости.
Стоимость использования инструмента
Инструменты машинного обучения могут различаться по стоимости. Некоторые инструменты можно использовать бесплатно, в то время как другие имеют платную модель подписки. Важно выбрать инструмент, который будет доступен для ваших нужд. Особенности, на которые следует обратить внимание при выборе программного обеспечения для машинного обучения
Как я уже говорил, не все платформы машинного обучения созданы одинаково. Вот некоторые критические факторы, которыми должен обладать выбранный вами инструмент.
Использование обработки естественного языка
Инструменты, использующие обработку естественного языка (NLP), облегчают работу с текстовыми данными. Они позволяют взаимодействовать с инструментом с помощью обычного языка, что делает их простыми в использовании. Ищите инструмент, использующий NLP, если вам нужна простая в использовании платформа.
Возможность автоматизации задач
Инструменты машинного обучения могут различаться по уровню автоматизации. Некоторые инструменты позволяют автоматизировать общие задачи, такие как предварительная обработка данных или скоринг моделей. Стоит обратить внимание на инструмент, предлагающий хорошие возможности автоматизации, чтобы сэкономить время и сосредоточиться на процессе построения модели.
Функции добычи данных и визуализации
Инструменты машинного обучения также могут различаться по возможностям поиска и визуализации данных. Некоторые инструменты позволяют исследовать ваши данные, в то время как другие это делают неэффективно. Выбор инструмента с хорошими функциями поиска и визуализации данных очень важен для быстрого понимания ваших данных.
Использует различные языки программирования
Правильно выбранный язык программирования (Java, Python, Scala и т.д.) или версия этих языков (например, Pytorch, Weka, Torch или Numpy) облегчит начало работы с машинным обучением. Они имеют множество вариантов использования, и каждый из них помогает пользователю различными способами.
Распределенная линейная алгебра
Инструменты с распределенной системой линейной алгебры могут использовать несколько процессоров или ядер для ускорения процесса обучения. Если вы работаете с большими наборами данных, ищите инструмент с распределенной системой линейной алгебры для повышения производительности.
Интегрированная среда разработки
Интегрированная среда разработки (IDE) позволяет писать код, отлаживать код и запускать программы в одном месте. Она облегчает разработку и тестирование прогнозирующего моделирования и обработки сигналов с помощью пользовательского интерфейса. Ищите инструмент с IDE, если вам нужна простая в использовании платформа.
Фреймворк глубокого обучения
Инструменты с фреймворком глубокого обучения позволяют создавать модели глубокого обучения. Это означает, что вы можете использовать инструмент для создания моделей на основе нескольких слоев данных.
Различные виды управления данными
Наличие подходящих структур данных и инструментов управления ими очень важно для машинного обучения. Выберите инструмент с хорошими функциями управления данными, чтобы легко работать с данными.
Поддержка GPU
Инструменты с поддержкой GPU могут использовать возможности графических процессоров для ускорения процесса обучения. Если вы хотите создавать модели с интенсивными вычислениями, ищите инструмент с поддержкой GPU.
Инструменты анализа данных
Приложения машинного обучения используют большие массивы данных. Для понимания таких данных необходимо иметь правильные инструменты анализа данных.
Поддержка сообщества
Машинное обучение — сложный процесс, и при необходимости полезно иметь доступ к сообществу экспертов.
Возможность предоставления обучающих данных
Правильный анализ данных возможен только тогда, когда ваш инструмент использует правильные данные. Убедитесь, что выбранный вами инструмент машинного обучения может предоставлять обучающие данные, чтобы вы могли сразу приступить к работе.
Предустановленные библиотеки машинного обучения
Эти библиотеки, которые входят в стандартную комплектацию лучших инструментов машинного обучения, помогут вам быстро построить модель машинного обучения без написания кода. Ищите инструмент, который имеет множество предустановленных библиотек машинного обучения, чтобы вы могли найти подходящую для ваших нужд.
Программное обеспечение для машинного обучения — часто задаваемые вопросы
Участвуют ли крупные компании в машинном обучении?
Да, такие продукты, как Microsoft Azure, Amazon AWS и IBM Watson Machine Learning, являются примерами продуктов для машинного обучения, созданных крупными компаниями.
Возможна ли функциональность перетаскивания при машинном обучении?
Да, некоторые инструменты машинного обучения имеют графический пользовательский интерфейс для построения и тестирования моделей без быстрого написания кода. Это можно сделать с помощью функции перетаскивания.
Что такое компьютерное зрение?
Компьютерное зрение — это способность компьютера интерпретировать и понимать цифровые изображения. Это можно использовать для распознавания лиц или задач автоматического обнаружения объектов.
Как работают деревья решений?
Дерево решений — это способ представления проблемы принятия решений в виде древовидной структуры. Листья дерева — это решения, а ветви — условия, которые должны быть выполнены для принятия решения.
Какие важные ключевые слова нужно знать для машинного обучения?
Конвейеры — это набор этапов обработки, которые принимают входные данные и преобразуют их в выходные данные. Модули — это самостоятельная единица кода, выполняющая определенную задачу. Графы — это структура данных, состоящая из узлов (вершин) и ребер.
Подведение итогов
Машинное обучение — это увлекательная область, которая постоянно развивается, и правильный инструмент машинного обучения может помочь вам добиться успеха в этой области. Убедитесь, что вы выбрали инструмент с необходимыми функциями для быстрого и простого построения надежных моделей. Это облегчит начало работы и позволит со временем добиться более высоких доходов. Итак, лучшие программы машинного обучения на рынке следующие:
- Cnvrg.io: лучшее в целом для моделей машинного обучения.
- KNIME: лучший для импорта данных сторонних производителей.
- Keras.io: лучшая по простоте и быстроте в глубоком обучении.
